20.500.12556/RUL-120588 Tehnike kombiniranja napovedi pri strojnem učenju ansamblov delo diplomskega seminarja Techniques for combining predictions in machine learning ensembles Ideja strojnega učenja ansamblov je zgraditi napovedni model z združevanjem večih modelov, kar pripomore k manjšanju napovedne napake. Ena ključnih komponent ansambla je funkcija za kombiniranje napovedi osnovnih modelov. V diplomskem delu obravnavamo dva tipa funkcij za kombiniranje napovedi klasifikacijskih modelov. Prvi je večinsko glasovanje, kjer vsi osnovni modeli enako prispevajo k napovedi ansambla. Drugi pa je uteževanje prispevka osnovnih modelov na osnovi njihove zmogljivosti. Ti dve funkciji kombiniranja implementiramo v programskem jeziku R in ju primerjamo na izbrani podatkovni množici. Machine learning of ensembles aims at reducing the predictive error by integrating multiple models into a single one. One of the key components of algorithms for ensemble learning is combining predictions of the base models. In the thesis, we take a closer look at two functions for combining predictions. The first is majority voting, where all the base models contribute equally to the ensemble prediction. The other is performance weighting, where the contribution of a base model to the ensemble prediction is proportional to the model performance. Combination functions are also implemented in R and tested on a selected data set. strojno učenje nadzorovano strojno učenje klasifikacija homogeni ansambli naključni gozd kombiniranje napovedi uteževanje na osnovi zmogljivosti machine learning supervised machine learning classification homogeneous ensembles random forest combining predictions performance weighting true false false Slovenski jezik Angleški jezik Delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga 2020-09-23 08:15:09 2020-09-23 08:15:10 2024-05-29 14:32:47 0000-00-00 00:00:00 2020 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.8 111251 58738435 1501.pdf 1501.pdf 1 9C1ED2B547A298808E67BB87DA9B4538 8e4356674a64f6386f97429de77b7bf06598aa42f0c88bd47cc1e9f71a13da6e 2056f61c-a1ba-11eb-a523-00155dcfd717 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=135400 Fakulteta za matematiko in fiziko 0 0 0